2023年中国科技与IT十大趋势©2023.3 iResearchInc. 2©2023.3 iResearchInc. www.iresearch.com.cn“多云混合”向“一云多态”进化分布式云加速发展，云能力从“中心辐射”到“传递下发”“多云混合”为企业当前用云常态，但各类云部署模式间资源调度、协同管理、能力共享等均存在挑战，导致“多云混合”容易呈现“多云孤岛”状态。以“东数西算”工程为代表的云基础设施升级和以“分布式云”为代表的云基础架构升级将有效解决上述问题。通过统一基础架构，并借助系统化的云网边端设施，降低云能力从中心到边缘的“衰退”，驱动云能力的“无损”下发，实现体系化、融合化的云服务。一云多态将更好地满足传统行业复杂场景、边缘场景的业务需求，加速云计算向传统行业渗透。预计2025年，传统行业将成为云市场主导，金融、工业、汽车等细分行业将持续扩大云支出。注释：1、一云多态各层级中，在边缘位置支持私有、专有、混合等多种云部署形态；2、在多云混合中，实线表示云与终端连接紧密，虚线表示云与云间链接较弱；3、图表中，红框范围代表传统行业，云市场包括公有云、私有云、混合云、专有云。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2021年与2025年中国主要行业云市场结构云云独立能力参差以公有云为“起点”系统搭建云网边端设施，实现公有云能力完整下发至边缘云间资源调度，能力分配更顺畅灵活，实现云数智互联互通，构建能力平台云基础架构适用于各类云部署模式，以统一架构提升管理效率及协同能力架构一致能力融合广泛赋能优势痛点多云混合一云多态公有云专有云边缘云私有云终端中心公有云边缘云区域云传统多云混合状态下，各类云部署相对独立，云云之间资源难调度，数据难互通，能力难共享，管理难协同传统多云混合状态下，云的技术能力受云部署模式影响大，非公有云更多外在是“云状态”内部却难以实现完整的“云能力”实践29%20%17.0%18.9%11.0%15.6%8.0%11.0%7.0%5.1%5.0%6.8%4.5%6.0%3.0%5.3%15.5%11%20212025e泛互联网政务金融工业教育零售医疗汽车其他传统行业传统行业升级 3©2023.3 iResearchInc. www.iresearch.com.cn云基础从软件优先到软硬兼施为进一步释放数智平台能力，云厂商需提升基础硬件资源质量在数字时代，软硬件产品“交替迭代、互为支撑”的循环上升特征广泛适用云服务、人工智能、物联网等数字行业。以云服务为例：云计算在平台软件及应用软件领域已通过云原生理念和工具逐步实现优化，但为更好地支持数字化的深入发展，底层硬件亦需要加速变革以更好地释放软件能力，支持业务创新。算存网资源作为加速数字化进程的关键“燃料”，通过将软件能力卸载到硬件产品（采用Chiplet等芯片架构设计、利用RDMA实现网络加速、结合NVMe实现存储加速等）不仅将降低硬件虚拟化损耗，还能有效减少业务进程中算存网资源调度的内耗，进而提升资源利用率，让云资源更好的服务于核心业务。同时，底层硬件逐步完成升级替换，将进一步驱动上层大数据及人工智能平台更好地支持业务创新。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。1虚拟化SaaS现存挑战升级需求升级方向升级效果PaaSIaaS基础硬件大数据平台人工智能平台计算存储网络算力芯片网络通信设备存储设备数字化进程深入，带动数智紧密融合。传统业务场景（如生产制造）和新兴业务场景（如车联网）对数据处理、分析、机器学习、深度学习等技术能力要求不断提升，要求数字底座提供更优质基础资源支撑其能力实现1、云计算应用规模持续扩大，依托虚拟化技术降低资源消耗，释放更多资源的效率有限2、云边端协同性加强，跨集群，跨地域的高效管理，对网络时延，存取效率要求提升3、大规模中心节点，资源内部交换频繁，算力资源被迫用于处理管理、调度等任务，难以聚焦核心业务宏观微观底层硬件设施搭建“专精化”，硬件设备需要更好地考虑云化特征与操作系统特点，厂商需要更多自研产品，从底层硬件研发、设计、组合等更匹配云的特性，不仅实现底层应用的云原生，也需要底层硬件与操作系统更好地“为云而生”通过“硬件加速”平衡算存网能力。让算力聚焦核心业务。将算力芯片与存储设备、网络设备更好地适配。在网络领域，更好地结合RDMA能力实现网络加速。在存储领域则更好地实现存算分离，结合NVMe能力实现存储加速软硬件相辅相成，更好实现能力融合数智平台云基础底座互为支撑交替迭代云基础硬件升级将有效优化算存网资源质量，使云底座更容易释放云能力，让优质资源更好地服务数智平台软件，形成完善的“软硬一体”架构，激发数智平台能力以支持业务创新。软硬能力暂未充分融合 4©2023.3 iResearchInc. www.iresearch.com.cn更多云产品将以Serverless形式交付All-on-Serverless理念进一步向AI、中间件等模块渗透在过去几年，函数即服务（FaaS）成为Serverless事实上的核心产品形式，同时数据库、大数据等基础软件或能力平台也已被云厂商列入自身Serverless产品矩阵中。而随着客户对自动化能力的更高追求，Serverless理念进一步向容器、中间件、文件系统、人工智能、云视频、云通信等诸多模块渗透，与FaaS一起打包成为端到端的云软件开发套装，形成了“All-on-Serverless”的云产品迭代浪潮。未来，企业几乎所有业务都可基于Serverless架构，免去客户部署、维护和管理应用，按需触发执行、扩缩容和付费，使客户进一步聚焦核心业务，敏捷搭建业务模块，无限逼近于零运维成本及零资源浪费。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。计算存储网络基础资源数据库容器中间件文件系统FaaS基础软件开发工具及能力平台Serverless在云原生中的全渗透ØAll-on-Serverless方案优势ØServerless渗透基础云服务架构进程图云视频与云通信大数据人工智能云原生3.0：All onServerless云原生2.0广度深度高高初级渗透广度深度高高中级渗透广度深度高高高级渗透Serverless持续渗透√ 横坐标轴（广度）：提供此种产品/服务的厂商数量；√ 纵坐标轴（深度）：此种产品/服务成熟度03实现业务敏捷基于Serverless的软件开发交付速度显著提升，企业有能力快速进行软件迭代，实现业务敏捷。02运维成本趋零企业无需关心IT资源占用或数据传输等运维问题，免去几乎所有运维操作，运维相关时间及人力成本趋近于零。01聚焦核心业务Serverless免除系统及软件的底层架构设计与搭建，企业集中构建核心业务模块，开发人员不必费力深入底层技术及开发环境。 5©2023.3 iResearchInc. www.iresearch.com.cn预训练大模型作为AI基础设施加速应用提速AI工业化进程，为AI开发效率加杠杆，倍数释放生产力来源：专家访谈，公开信息，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。预训练大模型的基建意义：助推AI模型效率化生产预训练大模型场景化个性化定制化下游任务的知识迁移调试快速抽取生成小模型工业化流水线部署多行业多垂直领域多功能场景面向模型生产的基础设施定位逐渐清晰巨头企业：行业/场景大模型开发+全栈式工具封装•通用数据训练下的大模型，引入行业实际业务积累的样本数据和特有知识，设计行业领域特色算法任务，提升大模型对行业应用的适配性；•优化开发工具以降低使用门槛，培育开发者生态腰部/初创厂商：基于API进行二次开发或提供模型调优服务•非头部梯队厂商很难支撑大模型训练成本，或可基于开放的API接口，完成效率化的AI模型生产；•可能出现一批初创企业，负责承担大模型调优工作，服务于应用开发或解决方案厂商依托智能算力基建化、海量数据积累与治理、深度学习算法突破等，作为一种新兴的AI计算范式，超大规模智能模型（又称预训练大模型）的泛化性和通用性不断提升，可应用到更广阔的下游任务及场景中解决AI应用的长尾问题；并且能够实现AI模型研发-部署-应用的流程标准化提升，提升AI应用研发效率。AI的认知与应用是没有边界的，仅靠极少量的AI科学家和AI技术企业无法推动整个物理世界和数字世界的智能化。预训练大模型的加速应用有望解决“为AI开发效率加杠杆，倍数释放AI生产力”这一产学研界关注的核心问题。2022年，语言大模型与产业应用的衔接也日渐紧密，行业领军企业积极推出适合具体业务场景的行业大模型。通过提供算力、核心算子库和软件平台一体服务，帮助企业将基础模型能力与生产流程融合，与头部客户合作推广落地案例。未来，预训练大模型作为面向AI模型生产的基础设施将加速应用；而巩固智能算力基建、提高模型与业务场景目标适配度、基于调用成本明确投入产出的平衡点等是其规模商用的优化方向。 6©2023.3 iResearchInc. www.iresearch.com.cn©2023.3 iResearchInc. www.iresearch.com.cnAIGC在概念爆发后进入产品化尝试提升数字化内容生产质效，变革人机交互体验来源：硅谷投资机构NFX，艾瑞咨询研究院整理绘制。来源：公开信息，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。AIGC技术提升创作者生产效率与质量项目时间创造力灵感迸发的开始——结合AIGC技术——传统人力形式初稿产生“绝望的深渊”顺利推进中修改完善AIGC技术缩短了获得初稿的进程，提高了创作者的生产效率与创造力初稿产生创造力中稀缺性和规模化是相互对立的概念。AIGC有望打破冲突，助力定制化与规模化并存AIGC技术价值：以ChatGPT为例封闭域开放域封闭域开放域完成人机交互目的，知识库确保对话服务需求与目的满足补充封闭域难以回答的问题，用大模型去优化交互体验FAQ Based知识图谱文档阅读理解ChatGPT模型国内外大型对话模型LaMDA模型Blender模型PLATO大模型通义Space大模型开放域的发展突破可拓宽封闭域的对话边界.两者可各司其事，在封闭域内满足内容专业度，在开放域满足交互需求,助力人机交互更多应用到营销、社交对话等半标场景。2022年，一幅由Midjourney生成的AI画作《太空歌剧院》横空出世，AI生成图片开始在社交平台疯狂传播；热潮未退，2023年初，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）又使AIGC这一概念彻底出圈。AIGC是一种全新的内容生产方式，是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。其使用机器学习算法，从数据中学习要素，一般基于跨模态大模型打造，包括基于素材的部分生成和基于指令的完全自主生成和生成优化。得益于真实数据积累和计算成本下降，可帮助生成数字化内容初稿，产品包括AI绘画、平面设计、对话系统、虚拟数字人、搜索引擎、代码生成等，提高了数字化内容的丰富度、生产效率与创造性